是指使用特定的值或方法来替换数据中的缺失值。Pandas是一个强大的数据分析工具,提供了多种方法来处理缺失值。
填充空值的方法有以下几种:
fillna()
函数来实现,例如df.fillna(0)
将所有缺失值替换为0。fillna()
函数结合mean()
、median()
或mode()
函数来实现,例如df.fillna(df.mean())
将所有缺失值替换为对应列的均值。fillna()
函数结合ffill()
或bfill()
函数来实现,例如df.fillna(method='ffill')
将缺失值用前一个有效值填充。interpolate()
函数来实现,例如df.interpolate()
将缺失值进行插值填充。Pandas相关产品和产品介绍链接地址:
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